|
|
Absolute deviation, 绝对离差
- k" I6 g- t9 g, {8 P9 `Absolute number, 绝对数' M# V# ^+ G. D* _
Absolute residuals, 绝对残差
! j7 [0 r3 `( V" \/ k/ J* kAcceleration array, 加速度立体阵2 e, N, o+ W6 y5 m
Acceleration in an arbitrary direction, 任意方向上的加速度
+ |( G- U- T+ k) l# lAcceleration normal, 法向加速度
- `' k w6 H H/ q9 z; m0 J+ eAcceleration space dimension, 加速度空间的维数7 b1 R9 |: }# c/ o2 l, E3 l4 T
Acceleration tangential, 切向加速度
" s, b, a9 K, Y, z, ?, e8 aAcceleration vector, 加速度向量- Z/ q8 q# K* W9 e0 p$ x
Acceptable hypothesis, 可接受假设. }1 E/ m% l9 o# a
Accumulation, 累积
8 g# O$ H5 a7 DAccuracy, 准确度) f' x7 ` ]" S& ^/ @* T
Actual frequency, 实际频数
6 F+ Q8 C# q8 HAdaptive estimator, 自适应估计量. R+ N/ W( b+ p1 V' I
Addition, 相加* I- e$ l8 M) k" @5 F
Addition theorem, 加法定理
8 y# |6 Y# h' X: _5 k+ E4 jAdditivity, 可加性2 P: o7 k/ V" i; M- D/ B
Adjusted rate, 调整率 b: d/ Q- V; K6 l# t
Adjusted value, 校正值
2 T" Y$ S# T0 BAdmissible error, 容许误差/ {$ r& c4 Q; Y6 @
Aggregation, 聚集性2 N5 r5 v& b D
Alternative hypothesis, 备择假设0 S @% n& i+ z9 s. c# m
Among groups, 组间5 c- M$ k$ {5 w) g
Amounts, 总量# b, y' A$ G& T! u, K
Analysis of correlation, 相关分析3 K. H L q3 d
Analysis of covariance, 协方差分析7 I1 ]/ {5 B* F9 ^+ `
Analysis of regression, 回归分析
* Q6 F8 i# {" N9 Z" P s @Analysis of time series, 时间序列分析
6 A, o% d9 I f. C, k+ ZAnalysis of variance, 方差分析5 [6 e4 @0 K M* w) K6 X
Angular transformation, 角转换$ w: ^7 n3 J: X5 M# V1 U! q8 t
ANOVA （analysis of variance）, 方差分析6 @5 ^9 j. C0 ^& D2 g# `1 _
ANOVA Models, 方差分析模型6 O$ ~6 j0 X9 u- D+ ]3 B
Arcing, 弧/弧旋- e) i. L' @/ z6 H0 T% [# S- C, O
Arcsine transformation, 反正弦变换
/ g+ U; v5 s8 ~; H! sArea under the curve, 曲线面积
( O, L( {8 {4 A! N9 f- YAREG , 评估从一个时间点到下一个时间点回归相关时的误差 " D3 ]$ Z, w7 o w! n
ARIMA, 季节和非季节性单变量模型的极大似然估计 - `$ x8 W j0 U( h) J* r3 i
Arithmetic grid paper, 算术格纸
% u2 O; j: x) X K: x' B, EArithmetic mean, 算术平均数
# f3 t8 T+ o5 V9 y4 ?& zArrhenius relation, 艾恩尼斯关系- _8 _, e9 M) I v
Assessing fit, 拟合的评估
4 ~: F7 \ }8 HAssociative laws, 结合律( n5 h r, ]& a0 t0 F' I
Asymmetric distribution, 非对称分布6 f& w1 Z! s! l6 J5 F3 ? I
Asymptotic bias, 渐近偏倚
' }. S5 P' S) ^ {7 JAsymptotic efficiency, 渐近效率: u9 r# W( Q7 z7 g* K: _
Asymptotic variance, 渐近方差
0 i: t P6 C" }% r8 \" KAttributable risk, 归因危险度( q- Z* v! e6 v: I5 A. I
Attribute data, 属性资料7 V3 t5 Y. [9 G4 R
Attribution, 属性& g2 o( |. V* \" P1 j
Autocorrelation, 自相关
/ k, X3 I% D6 C5 g5 C$ @Autocorrelation of residuals, 残差的自相关
: ~, F2 \+ r9 g0 T! OAverage, 平均数
a0 P4 x9 w: |3 f' lAverage confidence interval length, 平均置信区间长度" m3 W7 I0 k# W' k
Average growth rate, 平均增长率, \8 M" g8 O$ U- E) W. V1 i
Bar chart, 条形图
" M6 i9 r+ f$ U* EBar graph, 条形图" Y6 z9 F3 W6 h% I, E8 q) ]
Base period, 基期
; }- I! t L0 o: w' ]Bayes' theorem , Bayes定理
% S% w4 M- w4 t* F2 l6 IBell-shaped curve, 钟形曲线
! Y9 ?& b& m) c1 s- {$ Q' PBernoulli distribution, 伯努力分布
W8 V& X9 r; ^" m0 E" BBest-trim estimator, 最好切尾估计量' T) M6 }6 o' Y# O4 G- f
Bias, 偏性
/ p. Y( G: ~/ f% E# JBinary logistic regression, 二元逻辑斯蒂回归
) h/ Z! y. E7 |3 eBinomial distribution, 二项分布
( c/ |7 B) k9 {0 A* tBisquare, 双平方
, V# F" Q0 Q+ T4 b8 N2 O" eBivariate Correlate, 二变量相关
/ G: @$ T% \1 i) N8 |Bivariate normal distribution, 双变量正态分布0 W2 U9 g: p K, d* f/ w
Bivariate normal population, 双变量正态总体
q8 N5 @; {2 _: L& {7 G( t" VBiweight interval, 双权区间* T6 X S, w, o) l
Biweight M-estimator, 双权M估计量
) D4 k. @2 [( WBlock, 区组/配伍组
/ F* ~7 |& z4 J0 ?7 d6 xBMDP(Biomedical computer programs), BMDP统计软件包
* M" y5 H8 n; O1 pBoxplots, 箱线图/箱尾图
# S; }' X& I W2 i4 g0 NBreakdown bound, 崩溃界/崩溃点
7 J: r5 V+ Z* ^' G( U" MCanonical correlation, 典型相关, {) s. o( {# I+ n
Caption, 纵标目
: u H; A ?) G6 H0 e+ FCase-control study, 病例对照研究
3 ?& G4 H0 b" X% fCategorical variable, 分类变量
2 @ Y8 p9 @3 [Catenary, 悬链线, Q2 w' w+ o$ `( P- z
Cauchy distribution, 柯西分布: I1 _0 z+ R2 z1 G
Cause-and-effect relationship, 因果关系1 Q! T% x" \( n# M' p) v+ g
Cell, 单元' s9 F/ z; a( a7 m5 \6 f8 K
Censoring, 终检* b/ ?# N$ n) I8 }
Center of symmetry, 对称中心
2 i& x z1 K. \4 f5 }6 ACentering and scaling, 中心化和定标& {. N) O: M o Z& c5 A# B. j
Central tendency, 集中趋势! [( W+ ~5 W6 G% ^# J( q* y
Central value, 中心值$ Z. F6 R9 u. H4 a' z- c# m1 x; j
CHAID -χ2 Automatic Interaction Detector, 卡方自动交互检测
* C! o% }2 X- h/ j; zChance, 机遇
; S" I3 B4 \- N! M% xChance error, 随机误差
: t( q$ `" b2 r# O" j7 `2 UChance variable, 随机变量: S% j$ e& } U7 m; q1 F
Characteristic equation, 特征方程+ P* q0 w4 d9 ^6 g
Characteristic root, 特征根6 N( v8 e$ C% A7 G. I1 C( W) j) g
Characteristic vector, 特征向量
; a R) V1 c7 P; t3 X+ s: YChebshev criterion of fit, 拟合的切比雪夫准则/ u+ G( ?% L- i: R* n
Chernoff faces, 切尔诺夫脸谱图# o& c1 k* _4 K# e0 q9 f
Chi-square test, 卡方检验/χ2检验
{ a" o, s1 jCholeskey decomposition, 乔洛斯基分解
/ Q V0 m4 m( {- e1 D- \( ^Circle chart, 圆图 # j3 B; W/ ]; k# i3 _: A
Class interval, 组距9 ^2 s# R! @( u# p- B$ H! _+ }* J- p
Class mid-value, 组中值
, P0 o7 I. J. |Class upper limit, 组上限
# E0 a0 c$ |% h1 zClassified variable, 分类变量
5 ^2 c U/ o* g; ^/ s# ~Cluster analysis, 聚类分析. U8 Z2 c0 B$ j, q4 G- Y. {
Cluster sampling, 整群抽样
4 w3 V7 n8 [- S' N! |. tCode, 代码
# q& K+ D3 o: M- C$ mCoded data, 编码数据
* l* }- r% j: C1 E- c' d, TCoding, 编码
1 R0 C% `+ R" _; d- rCoefficient of contingency, 列联系数9 R1 V, E `( e+ M- w8 |
Coefficient of determination, 决定系数3 |" B u- Q+ _+ {
Coefficient of multiple correlation, 多重相关系数, D" r7 ?: n& \
Coefficient of partial correlation, 偏相关系数3 d4 `9 f& Z2 {1 G) E! R' H( _
Coefficient of production-moment correlation, 积差相关系数) v6 @- T% j8 T6 q' D* y5 o2 K
Coefficient of rank correlation, 等级相关系数! o. \. `4 z# Y8 X
Coefficient of regression, 回归系数
) s- T: b8 B* c; a, H7 {1 [Coefficient of skewness, 偏度系数
! P0 I5 m) R }* `8 RCoefficient of variation, 变异系数
4 n+ w/ v o2 e2 U' ~9 j# U0 ~" mCohort study, 队列研究
; X+ `( g, r0 R+ hColumn, 列: Y& ?' ]. }. D; ~9 Q8 `2 c9 y
Column effect, 列效应. ?' C, F3 q1 }% U: C! ^/ f$ \, S
Column factor, 列因素
9 c5 G. c& n ~$ v7 ZCombination pool, 合并; h4 G- ~6 j; V/ [# v6 C" _3 [ Y
Combinative table, 组合表
' ]! A7 S( o" z3 R& y# n9 WCommon factor, 共性因子
: H6 x9 N$ N$ z n3 x. F' ~Common regression coefficient, 公共回归系数
& J9 h1 y. ~# ~3 ?4 H1 eCommon value, 共同值3 w( Z: a) K' @, B
Common variance, 公共方差4 J/ N. j a* x6 I, y! w
Common variation, 公共变异3 K4 x+ y: R# l4 ~/ e* S
Communality variance, 共性方差
$ s" a1 k" y# B: R1 OComparability, 可比性5 ]) {; o; t+ H B
Comparison of bathes, 批比较2 ]+ Z' a/ J( M6 n9 M
Comparison value, 比较值
/ D7 t* E# x ^1 CCompartment model, 分部模型) x8 e9 y9 U/ G7 [
Compassion, 伸缩% J# N+ R3 T, a( Z- R
Complement of an event, 补事件
1 c8 W* O' u$ cComplete association, 完全正相关1 k3 `" S* w6 o# k
Complete dissociation, 完全不相关/ c8 O B7 L& U, q+ t$ D) Q
Complete statistics, 完备统计量
3 E9 [8 l& Y2 |5 G7 ECompletely randomized design, 完全随机化设计
0 ?2 x" X2 v8 \. a7 w" R0 W$ JComposite event, 联合事件
" e; k, `9 X4 G3 OComposite events, 复合事件, f4 g# e) V7 d( U
Concavity, 凹性. W9 S; A9 J% B3 m! n4 F
Conditional expectation, 条件期望
7 J5 }3 @- I$ I* C0 yConditional likelihood, 条件似然( ~/ G- C8 {7 N/ B
Conditional probability, 条件概率
9 o! S6 o7 I* C7 c; S7 u" NConditionally linear, 依条件线性" M; |# O* C% F* f& G3 c+ p' b" t" k
Confidence interval, 置信区间
6 H' x/ u; D7 NConfidence limit, 置信限
1 L6 J! x( e; [7 H3 [% \, N pConfidence lower limit, 置信下限8 I" D) B9 D$ U. \6 R. M
Confidence upper limit, 置信上限
' B1 L$ J( N0 v2 a6 W/ TConfirmatory Factor Analysis , 验证性因子分析
+ E" K, ~* `: E$ R" [7 ~( z: }Confirmatory research, 证实性实验研究
: c4 H' Q$ ?7 M7 F9 c+ q# d1 |Confounding factor, 混杂因素
' u; b- b5 _/ }0 p! ^% LConjoint, 联合分析
# X6 G4 H& a* p7 x; OConsistency, 相合性
0 M' ?+ `. V# ?( G" Y2 Y8 nConsistency check, 一致性检验
- ^0 D' ^, l! A- }! t- e' A" ~" x. dConsistent asymptotically normal estimate, 相合渐近正态估计
0 ]" @$ q( u# L3 v3 aConsistent estimate, 相合估计
5 Q9 L( n, K5 O/ C$ L8 CConstrained nonlinear regression, 受约束非线性回归3 C1 J2 R. ~6 T. {0 } W
Constraint, 约束
3 g+ e g% |+ o! E! IContaminated distribution, 污染分布
9 o$ A$ l2 l2 D: IContaminated Gausssian, 污染高斯分布
p7 ]- J/ z! g) D6 sContaminated normal distribution, 污染正态分布, q! p6 J; N9 e
Contamination, 污染
( X- q+ S9 i1 u% |; A8 D1 uContamination model, 污染模型
" h! N1 O6 ], f: G9 }! }3 ^Contingency table, 列联表
7 ~ ~- | x8 HContour, 边界线
+ H+ a. a1 F0 L# U) PContribution rate, 贡献率
4 |$ t6 m$ v* z( R2 |Control, 对照
$ A% g/ m0 @0 _6 \4 @Controlled experiments, 对照实验4 ?1 ]" j3 R) ~* g1 C/ \, b
Conventional depth, 常规深度" }, q: J6 `( B! _* {8 \
Convolution, 卷积0 P: f2 u- `# H9 Y
Corrected factor, 校正因子/ k; u4 M" i" @; a ]1 m
Corrected mean, 校正均值' m( k9 t" m# b" s
Correction coefficient, 校正系数
9 c a, p3 w' d$ v, l! K/ zCorrectness, 正确性
; q- m+ s5 V, n z7 T% B" b k( U) HCorrelation coefficient, 相关系数
. g r7 A0 {- m6 vCorrelation index, 相关指数
5 G q! |/ v C) PCorrespondence, 对应9 I+ Q- r, B5 o! ?$ ]
Counting, 计数) K e3 x7 K% j- G/ ^3 T8 I
Counts, 计数/频数
0 ?5 N/ c6 P& Q2 X. K$ F5 C5 R6 @Covariance, 协方差) y+ h/ _ q( { T7 y+ j
Covariant, 共变 3 |9 }' h" l8 R* w! N4 t2 F
Cox Regression, Cox回归
! i. H( `/ R! B% g- DCriteria for fitting, 拟合准则
" Q+ z+ n! `$ a. c2 Y/ n) I. NCriteria of least squares, 最小二乘准则5 D0 G9 c0 T$ ]- o/ i- U; J
Critical ratio, 临界比* f! Y: ?" ^) _+ a- H
Critical region, 拒绝域
& X5 z) g0 l/ D/ Z+ O( ACritical value, 临界值5 w4 t0 [$ _" r- `) r6 \
Cross-over design, 交叉设计
( F. Z1 p; v: dCross-section analysis, 横断面分析
! q+ f* A" @! ]! sCross-section survey, 横断面调查$ W& v9 _6 [6 k
Crosstabs , 交叉表
$ q4 L& q( s& I% x7 DCross-tabulation table, 复合表' D0 `! n/ p' ^" j4 |1 v( J( }' p1 D
Cube root, 立方根$ d, D3 V; \, D0 e |7 R+ _' ]* D- l# e
Cumulative distribution function, 分布函数
. O; w8 t$ X$ \2 z" JCumulative probability, 累计概率2 G/ D/ {4 z$ V2 W8 @5 Q
Curvature, 曲率/弯曲
4 P4 S- p& _8 g# JCurvature, 曲率
, E5 o6 \3 O5 ~$ v0 @Curve fit , 曲线拟和
7 J2 n3 s+ e# j$ z r5 ^' S. P8 _Curve fitting, 曲线拟合9 H C. h: G, v! a0 e2 R
Curvilinear regression, 曲线回归7 a P) b, t6 u) T6 T
Curvilinear relation, 曲线关系' G4 q9 e5 A+ ]$ f
Cut-and-try method, 尝试法
; W' a$ E) ?4 ]$ o8 j' z1 cCycle, 周期
( Q3 f: C' l3 x. D5 ?, l5 M5 L2 ECyclist, 周期性
& |1 t; H) k7 m- j$ ED test, D检验
|: e' c' u' s+ Y4 @" [$ a4 D& a$ LData acquisition, 资料收集" K% q' N* I9 b# t3 k; T- |( Q$ z
Data bank, 数据库3 D. \8 c% g7 r d6 O. X/ X
Data capacity, 数据容量
4 f6 N6 ^; A+ J# S6 @' w/ mData deficiencies, 数据缺乏 B# D2 e& h0 J: o/ y `, P
Data handling, 数据处理 p0 z& f8 I' R @0 t R
Data manipulation, 数据处理
C8 w" \) J9 vData processing, 数据处理
: ]7 h! z; u2 s, ~- S. w( u% cData reduction, 数据缩减
- @, ]: J! q$ u+ fData set, 数据集& \' C* }9 v9 b- l' M; \6 m
Data sources, 数据来源! U! m8 c1 z4 _1 J Z6 ^8 H
Data transformation, 数据变换
$ n: n0 x+ ^* r3 `Data validity, 数据有效性
$ T( n/ f* M- ^6 l; @) F( ^Data-in, 数据输入( @- K* o1 {! j6 Q2 r4 f
Data-out, 数据输出3 c4 t" p2 z: q
Dead time, 停滞期/ S% J' L5 [- I' S9 m$ m
Degree of freedom, 自由度' b: o% V" M$ n" a- [. Q( x
Degree of precision, 精密度
" @( C1 T1 B2 ^8 h, J3 x# mDegree of reliability, 可靠性程度
4 |, A7 {1 S R7 Q" JDegression, 递减: j. N& V) V ?2 w0 }3 @
Density function, 密度函数
; c: c" e" w8 S+ I% x; `' }8 d2 vDensity of data points, 数据点的密度
T6 ^. O4 ^5 V* I4 o" fDependent variable, 应变量/依变量/因变量
5 T6 q1 z: g0 d( hDependent variable, 因变量- d7 P A+ b R+ F8 ?9 X
Depth, 深度3 S3 f! q! }- ^7 R0 \1 O
Derivative matrix, 导数矩阵5 B& W7 A: L4 n" z7 [
Derivative-free methods, 无导数方法 c: ]& w. _, v8 B. ^
Design, 设计
5 v# y. y. `6 F# Q. [5 u6 LDeterminacy, 确定性5 L) [- Q5 s# x3 K) i. I
Determinant, 行列式
+ U, Y" {% ^& GDeterminant, 决定因素
1 j8 l( _) R [& |Deviation, 离差
! ]: x" K/ t! uDeviation from average, 离均差, S! ~; U( {8 w, a
Diagnostic plot, 诊断图, d/ ?8 ~; P3 D9 D$ t% x7 e
Dichotomous variable, 二分变量, C3 O3 Z6 Y" C; t7 Y* X( e0 \
Differential equation, 微分方程4 ?# l% W- D5 L1 e5 Z; c/ N
Direct standardization, 直接标准化法$ v7 r* h0 A" X# ^9 y$ R+ e) f
Discrete variable, 离散型变量
, U" l" s0 O, dDISCRIMINANT, 判断 ) M, l- w; w. y3 Y2 K5 J2 P- `% V
Discriminant analysis, 判别分析
" u1 _) {, K/ d+ w) c' C- rDiscriminant coefficient, 判别系数
( r8 _9 Y1 Y) \/ g- S. rDiscriminant function, 判别值
# Q* A+ j) C. T fDispersion, 散布/分散度9 i+ J% V3 m1 I% p- d+ }9 o5 ]1 N, s
Disproportional, 不成比例的7 A7 n+ t0 u9 G
Disproportionate sub-class numbers, 不成比例次级组含量
! v+ F& [/ u! c' i0 n4 G! wDistribution free, 分布无关性/免分布
/ W8 I R" e+ t) ~( ?Distribution shape, 分布形状
1 O$ ]( R: u/ g9 CDistribution-free method, 任意分布法+ _9 \+ A, B9 }/ i8 V8 l7 P. q
Distributive laws, 分配律
& K1 N5 g; c* XDisturbance, 随机扰动项
) S) D% g7 y5 t( J7 |5 FDose response curve, 剂量反应曲线' d6 m+ [: _" j7 K
Double blind method, 双盲法( f I0 ^/ @+ D* t$ f5 ], X2 T' `
Double blind trial, 双盲试验
4 u9 U. b4 Q8 U, C# H' i! `4 K, ?Double exponential distribution, 双指数分布
' m* ^- h& E$ m% n1 ?3 u xDouble logarithmic, 双对数
6 }' O3 q5 x! x' b8 F CDownward rank, 降秩5 x/ R5 i/ l7 B4 B4 ]% a, s
Dual-space plot, 对偶空间图
* y. {9 ~7 ?5 ]+ mDUD, 无导数方法 c% l. q) t( J" }! ^
Duncan's new multiple range method, 新复极差法/Duncan新法, a' h' U: r; y, S( Q: T0 u
Effect, 实验效应6 O; k2 B+ g h. K2 O- V; `4 U+ {
Eigenvalue, 特征值
* O* F* J' A9 d* }0 HEigenvector, 特征向量3 I5 j( s) Z$ ` C& _1 ?7 |9 ~0 z$ J
Ellipse, 椭圆
$ |( E# a( A+ [7 _" z) vEmpirical distribution, 经验分布
" ?; F% A7 l F/ \5 {3 _7 iEmpirical probability, 经验概率单位
: y( Y: o& o NEnumeration data, 计数资料
) I6 ?/ s* K* REqual sun-class number, 相等次级组含量
* N" b/ g+ h( |9 J1 j! u' D; O3 bEqually likely, 等可能( A; _6 A6 h% W* A0 R+ X$ B
Equivariance, 同变性
4 _# n/ a- ~2 k5 Q0 XError, 误差/错误* C" M+ m7 p! z# ?* p, u
Error of estimate, 估计误差
4 p: J) O# e6 P4 I- A( H0 [- Z+ d# sError type I, 第一类错误
8 V+ A6 X7 w3 rError type II, 第二类错误& W' s# {1 I6 N& R/ M
Estimand, 被估量8 D e4 B8 G0 E$ I* O) K! J
Estimated error mean squares, 估计误差均方
" w$ k& T4 G& m- `2 jEstimated error sum of squares, 估计误差平方和
. V( U5 j9 d/ B4 L9 G9 \, I( C8 SEuclidean distance, 欧式距离0 C- i# \, l( Q$ y6 |/ A9 v
Event, 事件0 h. G" c3 q9 g7 W8 O4 ]+ [" ~3 l/ H
Event, 事件
& w @; |4 a! W$ K% T$ \( TExceptional data point, 异常数据点
* b3 ~9 R5 X$ B9 XExpectation plane, 期望平面( F9 y# Y5 b% n! H+ f H' u
Expectation surface, 期望曲面
8 S" u* g# ~/ I; X1 n: k, ]1 JExpected values, 期望值
& {$ g' |7 a# [$ SExperiment, 实验+ e% Z; j0 P7 r" Q/ g/ o
Experimental sampling, 试验抽样
" w9 }9 y+ S0 S; O( _' O1 uExperimental unit, 试验单位9 x" Q, C& _0 P& f6 q* F- U' w5 p' B* M
Explanatory variable, 说明变量
5 f$ C1 J' F9 X4 VExploratory data analysis, 探索性数据分析6 g( U, X+ I, U( [5 R9 H
Explore Summarize, 探索-摘要
, `, H3 [/ T, j" n, uExponential curve, 指数曲线
. n4 p1 j* s: C' L% c' ]. OExponential growth, 指数式增长7 D4 p. d6 Q* D- O
EXSMOOTH, 指数平滑方法
0 S U I: z/ y% ]Extended fit, 扩充拟合
1 {* j1 w8 J" D% N, \$ ]Extra parameter, 附加参数! Q5 {( K6 K, Q! l6 v* t. O
Extrapolation, 外推法9 f( G- @9 {. E: w
Extreme observation, 末端观测值. {2 w$ k5 q5 X
Extremes, 极端值/极值* S' R! w: ^4 X8 p$ J2 e
F distribution, F分布8 P6 p" M. I9 k/ {
F test, F检验
5 {, e' X$ s; s4 s$ |Factor, 因素/因子
) I( l. R* D" r7 g8 b: cFactor analysis, 因子分析
4 V4 q. O$ O0 oFactor Analysis, 因子分析
: o$ B3 O: v" _. Z& e! S0 |Factor score, 因子得分
+ Z( W$ h" R0 n; a2 W1 A$ _7 E. dFactorial, 阶乘
. y4 r$ S$ ]2 X# ~8 ^: rFactorial design, 析因试验设计
5 J. }3 [/ I) [( H8 S* ~2 ?/ s' }False negative, 假阴性
1 J$ H: _! g7 [8 j4 ^False negative error, 假阴性错误2 W7 Y* Q2 R. {( d7 k8 q
Family of distributions, 分布族
* }' M$ X; a) v- u8 FFamily of estimators, 估计量族
6 T/ ]3 ?5 L+ y# m, K$ MFanning, 扇面, W1 _! |/ L" _6 Y, M1 W8 |
Fatality rate, 病死率
" G5 [- I2 W4 `6 \ GField investigation, 现场调查; q+ g+ R1 [' B! @% c& I
Field survey, 现场调查
R L& \8 a. HFinite population, 有限总体
8 k: f8 C- w- ?6 i% BFinite-sample, 有限样本
2 i L+ O5 C1 u$ w- i! V+ zFirst derivative, 一阶导数% W. J) [! c6 e* O; a
First principal component, 第一主成分
( q% i8 ?, V' M1 D# u7 M" i; o/ u7 PFirst quartile, 第一四分位数
) a) s5 K8 L) b$ a3 m3 AFisher information, 费雪信息量2 e2 Q7 \1 I5 |
Fitted value, 拟合值
" a, k: t7 j, |3 m( |+ d4 @Fitting a curve, 曲线拟合4 V4 ~% v4 T7 Y
Fixed base, 定基" ?. J' c) h) p
Fluctuation, 随机起伏, u9 F4 h% \! x8 u# {
Forecast, 预测3 j! ~! w1 `/ {, O' }+ I
Four fold table, 四格表) C. c/ S" F$ l9 j& u* P1 }
Fourth, 四分点
& s g+ [+ P4 f/ }& |& y2 E9 p* MFraction blow, 左侧比率
5 S! V5 j4 M% p/ c& B5 ~' \* HFractional error, 相对误差; {- W2 a: n& S% A" N7 g1 Z- A
Frequency, 频率$ _+ k' d) P) o1 u, r S& K- ]
Frequency polygon, 频数多边图7 J3 N1 c9 c1 `1 e
Frontier point, 界限点
! ^1 Y3 t+ y# lFunction relationship, 泛函关系3 q8 P N9 A: v5 ]3 ^' f& C$ ?
Gamma distribution, 伽玛分布( p9 U# t6 v1 j1 v) j
Gauss increment, 高斯增量8 x6 q1 @; S7 b: M
Gaussian distribution, 高斯分布/正态分布
* b0 S w" }4 t5 s) @+ g7 W# `5 aGauss-Newton increment, 高斯-牛顿增量) \+ ], ^! n9 d- @: }7 f/ V3 C
General census, 全面普查
, j8 Q+ c8 h: k0 {6 d+ X8 BGENLOG (Generalized liner models), 广义线性模型 : @/ g! `5 z! a# S
Geometric mean, 几何平均数+ _% t* J; ~1 B. R
Gini's mean difference, 基尼均差8 k2 K$ P4 w" ~
GLM (General liner models), 一般线性模型 1 \, o0 r8 r; ?+ R1 q: ~
Goodness of fit, 拟和优度/配合度9 L0 u/ A7 X1 F3 e7 E4 F7 l
Gradient of determinant, 行列式的梯度
0 C: z5 m' z% m' ^Graeco-Latin square, 希腊拉丁方
. @, |" z' A0 o- }. r- X; a# ^Grand mean, 总均值1 ?: @. S; i% \; {* `7 e4 f
Gross errors, 重大错误
1 O2 c. K% F/ B& U. Q9 zGross-error sensitivity, 大错敏感度& D6 L$ |$ }+ a4 L" @( ^: Z8 ^
Group averages, 分组平均
' X# i# Q0 J/ [9 SGrouped data, 分组资料; _% f, T, [2 d
Guessed mean, 假定平均数, v; K+ d: z+ T4 H# _3 n
Half-life, 半衰期
0 L9 \; M6 O: k0 ?* C I) Q5 ?Hampel M-estimators, 汉佩尔M估计量
! R! {& z1 d- }Happenstance, 偶然事件# j2 I6 o, s. W3 |0 N
Harmonic mean, 调和均数$ v& R( d7 z' `; G# Y9 o& t1 c& F
Hazard function, 风险均数' a- W# S5 U0 \: g- O
Hazard rate, 风险率
. o: l7 O: O8 V9 m! k8 AHeading, 标目
3 ]6 |, t- f# E$ \& ~/ ZHeavy-tailed distribution, 重尾分布
- Q+ G. [/ p: C- g* Y6 R' kHessian array, 海森立体阵* m& k( P, h$ V; E/ t2 R9 w* b
Heterogeneity, 不同质5 z, W8 C. m# L- U0 A) \
Heterogeneity of variance, 方差不齐 6 p, f# l% H# K) X5 t
Hierarchical classification, 组内分组
' W2 [+ ?/ g# s/ K yHierarchical clustering method, 系统聚类法
6 a$ o! ?# a. f1 D( X5 sHigh-leverage point, 高杠杆率点
: g7 |3 @' M2 nHILOGLINEAR, 多维列联表的层次对数线性模型
6 |; `9 u! V' x! Z( THinge, 折叶点$ L4 ^# J6 M0 R6 E8 T
Histogram, 直方图
0 H" a3 H& a, l/ I) `( o2 D. cHistorical cohort study, 历史性队列研究
( j$ g7 b: r" q; m' p WHoles, 空洞
5 ^7 i1 p& b Z7 Y$ aHOMALS, 多重响应分析
! G0 v( |: G; t UHomogeneity of variance, 方差齐性
. H5 J' S% L9 Q2 n- u V7 C3 W2 xHomogeneity test, 齐性检验
: {$ k8 ] B* P- \- [Huber M-estimators, 休伯M估计量
& M5 {2 } @4 WHyperbola, 双曲线
; V5 _; \- d6 Z% G- aHypothesis testing, 假设检验
/ B6 C2 o' i& h$ j* b0 K* ^9 jHypothetical universe, 假设总体
# z( V; o3 ~2 j. Q8 ^! T2 aImpossible event, 不可能事件2 D% r# s+ V* o; K6 l$ I
Independence, 独立性
! B# H7 H& P. N" p8 D; E7 p& }Independent variable, 自变量* \& g5 X" Z! r% U0 c: {2 f; O
Index, 指标/指数$ Z, _3 u( A G4 ~: K/ Z
Indirect standardization, 间接标准化法 i$ E0 g8 @/ R+ Y9 F9 L1 Q
Individual, 个体
1 D5 C% @% f" cInference band, 推断带
0 t, P- y) }/ y( nInfinite population, 无限总体2 t8 J8 O5 i6 j. r! |) @- y
Infinitely great, 无穷大; g/ A! ?( {4 R2 v K8 f
Infinitely small, 无穷小
/ m2 H ~' \( X' ]4 x- u( p1 TInfluence curve, 影响曲线
: i, d0 f$ H" S9 W0 cInformation capacity, 信息容量7 Z% s6 p$ F, y' u3 `
Initial condition, 初始条件6 @% q' c# \9 Z% ^) V. ?' s9 T8 z
Initial estimate, 初始估计值& G0 w4 _& H+ q6 ~
Initial level, 最初水平
$ ~9 ]% ]4 P* H) f/ o' I% }3 WInteraction, 交互作用
" s+ {5 _, V/ z! E5 GInteraction terms, 交互作用项
' @5 f, g$ \/ r# z, `Intercept, 截距+ ]- M. F, o8 }) P0 [) k# \: b
Interpolation, 内插法, \- L g W% g2 Q. t/ ^5 z/ w
Interquartile range, 四分位距) V5 @1 g4 ~3 M E( w# ]) y. Z
Interval estimation, 区间估计
6 J; T9 Z4 A2 u& {- I4 N2 r* lIntervals of equal probability, 等概率区间
1 B# {6 G9 C/ ZIntrinsic curvature, 固有曲率6 G; ?; q. c5 i) P$ b: d( i0 [
Invariance, 不变性' T) f# k2 b: b) {* ~) t. a
Inverse matrix, 逆矩阵8 s H2 h( z% T$ ^
Inverse probability, 逆概率' [/ k* {- V& u# B! x1 z0 y1 |( `/ N3 ]
Inverse sine transformation, 反正弦变换
) X. \. J6 f5 I) Y4 ]9 iIteration, 迭代
6 o3 e8 Z+ t- x q8 Q. n4 nJacobian determinant, 雅可比行列式' m4 F, K9 S1 z
Joint distribution function, 分布函数1 M5 p( G" `" ? i
Joint probability, 联合概率
) I: m, @6 F% a5 A2 G {Joint probability distribution, 联合概率分布
' i6 @9 u1 P; L eK means method, 逐步聚类法- ?( Y6 L' C9 [9 c7 I
Kaplan-Meier, 评估事件的时间长度
" L6 ^: ~! ^' l6 F7 IKaplan-Merier chart, Kaplan-Merier图6 m, h" G$ R$ S+ p4 {0 c
Kendall's rank correlation, Kendall等级相关
0 P) k8 _, e/ r3 G6 jKinetic, 动力学
9 `7 e8 W) h* ?Kolmogorov-Smirnove test, 柯尔莫哥洛夫-斯米尔诺夫检验' o, E' v8 X: b7 j' o. c
Kruskal and Wallis test, Kruskal及Wallis检验/多样本的秩和检验/H检验6 B: c; _+ z) L# T
Kurtosis, 峰度; y$ l# Y8 l9 v/ X6 O- V3 X8 P5 v2 w: v
Lack of fit, 失拟
5 x' Z* F: G' H. w* l1 \ M. m3 YLadder of powers, 幂阶梯" r5 d0 |7 Y' d \
Lag, 滞后8 w( O& @8 d: j3 Y) g- B1 z
Large sample, 大样本
3 n3 ~; m' @" xLarge sample test, 大样本检验
, D C) V, \2 P6 Q, N7 ~Latin square, 拉丁方- Z/ ]; _& e0 e5 O7 N7 j
Latin square design, 拉丁方设计- b8 U( x( D# X
Leakage, 泄漏
' A, v% D5 j& Z ^8 }+ sLeast favorable configuration, 最不利构形
/ L0 Q: E- E1 ]* z L4 ?Least favorable distribution, 最不利分布! P* S5 k; V1 j3 c
Least significant difference, 最小显著差法% ], V' x$ q6 A0 b% C
Least square method, 最小二乘法. A# H( o; O/ P
Least-absolute-residuals estimates, 最小绝对残差估计
9 V! s/ Z; g" l# pLeast-absolute-residuals fit, 最小绝对残差拟合
! f7 b/ \8 |7 t) q7 }3 pLeast-absolute-residuals line, 最小绝对残差线
6 V, k2 g, O2 ?: X9 y& CLegend, 图例
; C' k' y6 B7 d, A9 nL-estimator, L估计量
* y4 v6 @! U% d6 C6 ?9 c' xL-estimator of location, 位置L估计量
# q" g4 j5 J2 C( {6 W; ML-estimator of scale, 尺度L估计量
# r$ e. K7 i, y3 _ |" s: @$ j+ SLevel, 水平' e. A) \+ q9 U2 \3 k9 o
Life expectance, 预期期望寿命
D1 K1 E5 C* ? M5 o1 @$ M! F) vLife table, 寿命表, c7 U& U7 u( I9 ]
Life table method, 生命表法# _) m5 B4 W( i( d5 Y3 \
Light-tailed distribution, 轻尾分布) l6 h% n* I, r& k
Likelihood function, 似然函数
, a# d. l Z9 H1 sLikelihood ratio, 似然比
! L" A( X" D3 |line graph, 线图! z! g7 I9 @: y3 m* }$ z1 g
Linear correlation, 直线相关
% U! x3 x$ j/ h7 l6 `/ @% iLinear equation, 线性方程% t, U' S0 _- {2 K* S
Linear programming, 线性规划
! z4 H+ C* T& ?6 ILinear regression, 直线回归
4 ]( r9 r K a. `5 n0 {$ S! WLinear Regression, 线性回归4 E; Y z6 ]% g' b; ]6 j- G
Linear trend, 线性趋势
- R* A* _7 S$ w* bLoading, 载荷
! M c8 v( b& M$ _* P" N( eLocation and scale equivariance, 位置尺度同变性, J( k: O( S8 s, @( p5 j
Location equivariance, 位置同变性
( ^6 v, ]4 @6 mLocation invariance, 位置不变性
0 S/ s/ s% {9 `* c+ X7 J) NLocation scale family, 位置尺度族
- ]/ ~: p' ~" U/ g# K1 @7 d* gLog rank test, 时序检验 ; ~; B- a, o/ H$ R
Logarithmic curve, 对数曲线 D, A# W8 p3 v2 A1 w) @
Logarithmic normal distribution, 对数正态分布; b; J. X1 p( N# I+ A6 _+ ^& S
Logarithmic scale, 对数尺度0 M% `6 ^" u: a9 m. s) `( g
Logarithmic transformation, 对数变换
) f3 u; P& L8 x5 s' Y; j" e( b: ?Logic check, 逻辑检查
P$ ~' W7 p$ yLogistic distribution, 逻辑斯特分布* l$ }& j7 l" E) ]$ F* D0 B
Logit transformation, Logit转换! D( x: o, Z9 }+ ^5 d
LOGLINEAR, 多维列联表通用模型 . J( ]* e; {. x0 C; {; k* U
Lognormal distribution, 对数正态分布
$ R- Q$ O! ^- L2 @' Q& a# W- ~Lost function, 损失函数( }6 z/ f G# A
Low correlation, 低度相关 i% Q6 [6 S) v; P5 c$ `; r) P* h3 _; d
Lower limit, 下限
1 z% B5 K7 k: R% I- sLowest-attained variance, 最小可达方差
4 B! z7 P+ [* b( @LSD, 最小显著差法的简称$ q$ j5 }/ L" x% Y7 {
Lurking variable, 潜在变量9 @7 A6 K5 Y2 h+ }
Main effect, 主效应
7 n$ p1 S5 D4 i. D" _Major heading, 主辞标目( U4 t; V, _ T& i. c
Marginal density function, 边缘密度函数) k5 t, k# m: N7 H9 W4 H: h- {
Marginal probability, 边缘概率: H& T& Q9 ~4 u* T8 C4 T
Marginal probability distribution, 边缘概率分布5 e1 [& F3 E* B/ y# n
Matched data, 配对资料5 f8 U3 g+ U# z* X9 r. O
Matched distribution, 匹配过分布) e0 e* m* F# {- z! g: m. f8 W
Matching of distribution, 分布的匹配
, _. @" l0 Y) w6 wMatching of transformation, 变换的匹配
# x# D) B6 a) _. SMathematical expectation, 数学期望
6 U! t, ]& H. ?' I" @( UMathematical model, 数学模型
1 Y; h! ^$ g. A5 [Maximum L-estimator, 极大极小L 估计量
4 o( `( l3 c# NMaximum likelihood method, 最大似然法
+ h0 o" {# O. B }. uMean, 均数
/ C; a$ d+ p' d5 z; iMean squares between groups, 组间均方5 z& t' D- v3 d! f3 I- P# s. B
Mean squares within group, 组内均方! b9 P/ i0 { C1 U0 H7 v- C V
Means (Compare means), 均值-均值比较7 i% R. e; J1 \+ B; i
Median, 中位数9 d4 r& Q* X; u2 m+ k9 ` }" a( J
Median effective dose, 半数效量
7 x* o! U6 b9 ^/ X$ DMedian lethal dose, 半数致死量, W/ k5 u! U8 K! c5 L. b
Median polish, 中位数平滑
# h5 v& r4 g9 h& f2 |Median test, 中位数检验; ]; [' ~4 z, v3 j! b$ d
Minimal sufficient statistic, 最小充分统计量
; I% d' h1 `. g1 bMinimum distance estimation, 最小距离估计; G( p, \ Z' t$ s1 |
Minimum effective dose, 最小有效量
" m$ h! s- X) t& @Minimum lethal dose, 最小致死量/ G& E. |; v2 F' v
Minimum variance estimator, 最小方差估计量- k6 o7 h% u W
MINITAB, 统计软件包
' P; `+ b' U7 ]- r$ V$ |- W7 IMinor heading, 宾词标目
) O y% |- I. S$ ~7 W( ]4 rMissing data, 缺失值
3 A: V& ~9 R# P3 x6 TModel specification, 模型的确定
1 g. R# N3 R% o8 N3 _0 P9 k, vModeling Statistics , 模型统计
5 y0 @! g' ~2 G/ z4 rModels for outliers, 离群值模型
1 ?- @6 z. o/ x) _Modifying the model, 模型的修正/ E2 l8 ?7 I& h
Modulus of continuity, 连续性模' h' \- Y ~3 Q1 W4 W
Morbidity, 发病率
" r7 Y2 {$ z) N! O- {! g4 m; wMost favorable configuration, 最有利构形
& ]! Q* d; `) ^Multidimensional Scaling (ASCAL), 多维尺度/多维标度3 O+ Z) u( P& v' c
Multinomial Logistic Regression , 多项逻辑斯蒂回归- C) C( R: ?- Z- K, ]. Z, y& C/ _
Multiple comparison, 多重比较
0 z2 W c1 m, x, F/ V UMultiple correlation , 复相关
/ G. i' i: l2 u0 y3 pMultiple covariance, 多元协方差& s, G- c2 G( {% g1 n* ^( \
Multiple linear regression, 多元线性回归
: g* k- S5 V5 r3 a8 _/ R: v- xMultiple response , 多重选项
+ i5 g5 e5 ^, o& m. x' h6 p* \$ qMultiple solutions, 多解
. `8 f5 H9 ^0 J( @3 TMultiplication theorem, 乘法定理
8 _: j+ V- Q3 ?- G- k. pMultiresponse, 多元响应
% o2 O- U0 E* n8 O* q% U% `Multi-stage sampling, 多阶段抽样
: m; s4 Z6 }( S' l VMultivariate T distribution, 多元T分布/ Y( p' ]# K" q) y4 n
Mutual exclusive, 互不相容
: i4 z6 X& @7 R# t) i: ^Mutual independence, 互相独立9 O( o% ?* z! S
Natural boundary, 自然边界% I V. v( p C- v
Natural dead, 自然死亡
* Z9 a& c$ h& p+ V6 cNatural zero, 自然零
1 T" N: T1 e/ P' T% B9 i. VNegative correlation, 负相关: J- Z+ S. ^9 \6 ~
Negative linear correlation, 负线性相关& }- X* x! ~" w0 _, A* X: S4 c
Negatively skewed, 负偏
. V% P: r+ L0 T0 k7 e7 hNewman-Keuls method, q检验8 |/ o/ R. ^' z/ r% ]( ^" `* @& n2 U1 I
NK method, q检验3 J; _. W; z7 C! i
No statistical significance, 无统计意义5 i$ N9 f) M7 g/ W
Nominal variable, 名义变量
/ r: Q" A. r& C( h/ \" J0 GNonconstancy of variability, 变异的非定常性8 c5 p8 i4 I1 X. y) ^; I
Nonlinear regression, 非线性相关- { ]( [& u7 u0 L( Y+ t: P+ I1 s
Nonparametric statistics, 非参数统计
& v8 [. u0 g6 T3 \/ z* x5 \% X, d1 U$ MNonparametric test, 非参数检验 H6 P: |# @9 w7 O0 r1 H) W
Nonparametric tests, 非参数检验. M7 P# w8 |+ V1 u' g7 J( v
Normal deviate, 正态离差
2 A- c+ Z4 S* MNormal distribution, 正态分布
1 P0 u' U5 s1 V; X/ FNormal equation, 正规方程组" A! w; P) P! _9 c( X
Normal ranges, 正常范围
# s7 U5 h$ W" J4 T+ o6 X2 ANormal value, 正常值
$ ]( N* c7 Z) [7 Y) ~6 GNuisance parameter, 多余参数/讨厌参数
& I, |2 Y: a# I* [, `0 y/ T- n) LNull hypothesis, 无效假设 % E6 H: O' a% r4 r! k' o/ r
Numerical variable, 数值变量( X: f2 \ c0 r1 q3 g
Objective function, 目标函数2 u! m6 S% z* \9 @9 |
Observation unit, 观察单位' L& X8 V& N$ L. p6 ^5 Y# O' C
Observed value, 观察值
% e r# m9 ?7 y( C) S* H( c$ wOne sided test, 单侧检验
- z, x1 e2 h4 g$ v) uOne-way analysis of variance, 单因素方差分析
# r0 F$ o p" P( G+ YOneway ANOVA , 单因素方差分析
0 M0 v; D( Y4 y' R& g/ t' vOpen sequential trial, 开放型序贯设计
0 |2 @& B( I* S cOptrim, 优切尾2 y" t+ s r+ c Z! e$ E
Optrim efficiency, 优切尾效率
7 d9 _/ G" O* w% O- Y# OOrder statistics, 顺序统计量6 Y4 S9 N( z& i# {* L& R1 ^# v2 l
Ordered categories, 有序分类9 y' K0 P- S% l2 Q" k
Ordinal logistic regression , 序数逻辑斯蒂回归
% E q9 l# z" zOrdinal variable, 有序变量- N( J- b7 H3 y# s, o0 H
Orthogonal basis, 正交基6 Q. E7 a7 ^7 N$ {# W( B
Orthogonal design, 正交试验设计% k( n& I: O0 }1 B$ y, U! }
Orthogonality conditions, 正交条件# e# n8 u2 Z. k s% ?8 x
ORTHOPLAN, 正交设计 & y5 p: I6 X7 D. [( @+ o# J7 d" a" `, g
Outlier cutoffs, 离群值截断点
5 y5 K; Y" v* N) @Outliers, 极端值
- Q( w/ R* C' W2 P% p; kOVERALS , 多组变量的非线性正规相关 2 V" ^: e& ]( s1 H- @6 q
Overshoot, 迭代过度
. R% L; N* L- u5 b% F. APaired design, 配对设计 F' `- z4 {( X% h: r
Paired sample, 配对样本/ I7 n# m" S( T- f
Pairwise slopes, 成对斜率
7 r4 K' p F1 _. wParabola, 抛物线+ i, x+ ^: |/ T% V7 a' |. Q
Parallel tests, 平行试验
1 e" ~0 |! ?* p& w% N8 ]7 VParameter, 参数
3 Q! v% j6 a9 XParametric statistics, 参数统计
& J0 @ q) Y/ e8 h5 o5 l9 _Parametric test, 参数检验
8 T' Y4 x# o1 O% o3 jPartial correlation, 偏相关
& e+ n& ~5 w9 j- i dPartial regression, 偏回归
* z4 }: o# d% D/ _7 k" _/ FPartial sorting, 偏排序/ B6 h- z, g8 s, [& o
Partials residuals, 偏残差( h8 }2 F" M# r* ]: ~6 d, N
Pattern, 模式% s: K6 A6 n; y5 l
Pearson curves, 皮尔逊曲线3 x3 q( |# I( s4 L6 b; O
Peeling, 退层" y6 V0 j+ i2 M1 }- t* e# u/ C5 u7 w
Percent bar graph, 百分条形图
* c# a/ @3 ~' ?' J; J2 ]& P4 zPercentage, 百分比
0 s R4 a% Z- f% \' j$ f' ~Percentile, 百分位数( k& |. L7 P$ A% K$ q; ]
Percentile curves, 百分位曲线& ?6 \- k$ Q5 d# j* c
Periodicity, 周期性6 v' I# X! a% l
Permutation, 排列
6 k: P* v, |: a5 B$ MP-estimator, P估计量" p" i% R- p1 w+ z2 H. P# z6 G
Pie graph, 饼图; s7 H( N- J6 u0 S% D$ I$ v
Pitman estimator, 皮特曼估计量# h. Q; K1 y) g) k" q7 c# X
Pivot, 枢轴量
* g5 y/ i4 |3 n' gPlanar, 平坦; q: j5 l8 V6 o1 {
Planar assumption, 平面的假设
" V/ A3 f) i* p9 \, S2 APLANCARDS, 生成试验的计划卡: ?. h2 U) I( `, j2 r8 v! O) k
Point estimation, 点估计
8 L6 g1 N2 r2 D1 h9 r, @Poisson distribution, 泊松分布
1 \- u6 P+ G& X/ n* XPolishing, 平滑 y- S' p h3 c5 u6 c
Polled standard deviation, 合并标准差
- k( G) T9 O% R! zPolled variance, 合并方差, f9 b) ~6 p- [' i: f
Polygon, 多边图
* U4 p6 V( r$ t: W. z2 rPolynomial, 多项式
- X& x; S0 _% F3 fPolynomial curve, 多项式曲线& W* L% m7 Z/ Q8 P. y- P! A. \
Population, 总体$ w9 f) w. u5 z; v9 b6 c; X
Population attributable risk, 人群归因危险度
8 D: b( ^ T; p: I6 V4 G* Y4 k. jPositive correlation, 正相关
2 v. z6 m. | Z2 FPositively skewed, 正偏
; d' a$ c" Z6 d8 ~4 @: vPosterior distribution, 后验分布
: x& p6 q6 _* _2 j8 F+ o+ mPower of a test, 检验效能
5 f, U+ E$ w6 v) G- PPrecision, 精密度" T3 i2 G0 j }, @* C% R! C; U1 U
Predicted value, 预测值
8 u$ {4 m+ @' ?( e0 }9 |Preliminary analysis, 预备性分析4 C0 w- C" t; \) T, ~
Principal component analysis, 主成分分析
" C- b6 P6 e2 F, K X. I: y. w) G$ i$ bPrior distribution, 先验分布8 K8 f9 X( p7 l4 l, ^
Prior probability, 先验概率
, C' W/ ^( H; Z; R$ b7 DProbabilistic model, 概率模型
. ]$ q; ] v2 f; G1 A. |' X, Rprobability, 概率
: ^. q7 I5 @5 i1 v: QProbability density, 概率密度7 s$ _. _- H( [" i# a
Product moment, 乘积矩/协方差
/ o8 Q6 J( g$ B1 Z% t" q1 gProfile trace, 截面迹图0 ~! ?) b7 ?/ D( X( K- r: g8 P
Proportion, 比/构成比
- \; w2 l! g8 f( C5 k$ XProportion allocation in stratified random sampling, 按比例分层随机抽样
$ g6 G1 a* L l U3 }* UProportionate, 成比例
* w+ f- G+ U1 DProportionate sub-class numbers, 成比例次级组含量# m9 I- {5 r8 R! Y! X# _7 D0 \" o
Prospective study, 前瞻性调查6 N, o& D! w) p; K# Y7 L
Proximities, 亲近性 M# d; G2 l1 Y5 `3 z, }8 E5 q
Pseudo F test, 近似F检验
) H; c) v5 j( P/ [" L* ~Pseudo model, 近似模型
% H8 ?. I: d a8 C! H0 c. q$ APseudosigma, 伪标准差
2 i q7 z5 D+ o& M3 Y, p E( iPurposive sampling, 有目的抽样# q# c( Z3 S, e) w
QR decomposition, QR分解
6 R. }6 e& J$ W' WQuadratic approximation, 二次近似1 u9 K# |' _, i
Qualitative classification, 属性分类/ J# {9 i/ w" o. v6 w
Qualitative method, 定性方法2 M6 n# V) t1 T, @7 \
Quantile-quantile plot, 分位数-分位数图/Q-Q图
; d D- `- N# O( AQuantitative analysis, 定量分析
" q7 ~/ _4 Z; @# o" H% G, sQuartile, 四分位数
3 S' f- Y6 S4 t! H2 @, `Quick Cluster, 快速聚类
8 }- }3 @) o/ v! {2 f# WRadix sort, 基数排序) t: F( `! L' J" x
Random allocation, 随机化分组
! F" D) t! s" N* J/ y; V) P0 wRandom blocks design, 随机区组设计% j& q( V; C1 r6 O. q2 }3 Y
Random event, 随机事件$ ^: T+ p# V: b" h3 k, N1 z9 `8 s
Randomization, 随机化
; j4 p& D. h+ p! IRange, 极差/全距
! d7 Y0 W1 L$ `/ s3 [' a$ Z' jRank correlation, 等级相关
* j E6 Y7 l& b% L# O$ TRank sum test, 秩和检验9 ^/ z# W; ^4 ~" {% V+ v' M
Rank test, 秩检验$ X+ u6 J& v" q) v0 k* s
Ranked data, 等级资料1 c( j" ^! J5 S' N# P: a }& c, C
Rate, 比率
; K0 H0 `, x7 H6 H" r- f% |- z' cRatio, 比例" i- E# H S' E: t# S: g- D0 R
Raw data, 原始资料
/ v: N) D$ T6 m+ vRaw residual, 原始残差- Q$ J1 t; Y. X5 l) ~. C% V9 G
Rayleigh's test, 雷氏检验
3 r9 X; S( f! E8 l8 v2 ?1 V( QRayleigh's Z, 雷氏Z值 % g/ L" f. _ b2 B
Reciprocal, 倒数6 M4 O2 e2 g+ F9 }/ T
Reciprocal transformation, 倒数变换8 x0 U. j4 H- W7 h( U6 K3 l7 U
Recording, 记录$ J: u8 x+ |: ~) V( x5 B
Redescending estimators, 回降估计量
% T* _: v8 E/ u# R( g% ]Reducing dimensions, 降维
+ G# G2 @- W: \Re-expression, 重新表达
* w; U0 c$ Z6 p: \, y( p( a' dReference set, 标准组: w9 `% Q* K6 {! X
Region of acceptance, 接受域
- J+ N: O" n# Z9 eRegression coefficient, 回归系数" m: `3 f+ ~" j; F# j5 Z
Regression sum of square, 回归平方和
/ C4 o" q' x4 d4 ` A. k. }4 NRejection point, 拒绝点' r+ |& n8 [$ h$ d: I
Relative dispersion, 相对离散度- _' }" L. K8 ?: j
Relative number, 相对数
+ [$ @) e! R0 s- t% h) c, OReliability, 可靠性3 Z* q) q1 X1 c1 m
Reparametrization, 重新设置参数4 O+ \' b& F$ @, j) p
Replication, 重复
4 ?! U$ r$ s$ EReport Summaries, 报告摘要
" E# ]8 v% V( C: [* h0 g% ?Residual sum of square, 剩余平方和
: S+ u3 M) l$ T1 K" f% _% fResistance, 耐抗性 p4 d; @+ R5 K5 G3 B
Resistant line, 耐抗线) Y! u% i6 R3 L8 R- T! X" y( [8 W
Resistant technique, 耐抗技术! `- Q. J3 d0 R Y2 ~# X
R-estimator of location, 位置R估计量
5 j2 _! k$ n2 n# j" D& UR-estimator of scale, 尺度R估计量
+ Y! x* p- c e. e) vRetrospective study, 回顾性调查
w7 ?! V! L$ F; c @* \6 Q7 E* YRidge trace, 岭迹
( F1 V$ t6 I* u" A6 o$ s( VRidit analysis, Ridit分析9 a9 |4 C! K- x" O9 P
Rotation, 旋转4 z- N- [7 q" I! _( I
Rounding, 舍入1 v9 U( I2 ]! y6 _+ D
Row, 行$ |8 _) P A& K$ F: o1 l" ^
Row effects, 行效应$ ~: A9 K# \& N6 V% n4 h
Row factor, 行因素
8 k3 N. V4 ?+ L2 C q5 l0 KRXC table, RXC表
/ d; s+ d4 p) C/ n4 ~/ o2 jSample, 样本
* b6 V: m2 W. \/ @Sample regression coefficient, 样本回归系数5 D6 S5 J, J6 r L
Sample size, 样本量
9 `/ l5 x y- v2 e7 ~Sample standard deviation, 样本标准差
6 ~% ?& s6 c* u% M( ^0 f1 NSampling error, 抽样误差
# K3 C! a! Z; WSAS(Statistical analysis system ), SAS统计软件包
% {' V. N$ m' o, x3 h, |Scale, 尺度/量表% y) B3 P" i( l% z% @! Z0 T
Scatter diagram, 散点图
A% @. ?; n( ~' d# Y4 kSchematic plot, 示意图/简图
) Y7 q& G& o% R' PScore test, 计分检验
6 \; H! F7 V2 Q, U0 GScreening, 筛检
+ E5 V( Q& K" w+ H% uSEASON, 季节分析 0 O# M, v& U9 ]5 f1 P4 r# n: S! ?
Second derivative, 二阶导数
3 r! _/ y& D) e0 HSecond principal component, 第二主成分
9 W; _6 R8 j/ ~SEM (Structural equation modeling), 结构化方程模型 & G3 V j5 i" c/ }1 [3 v
Semi-logarithmic graph, 半对数图3 b1 Z5 ]# _' s1 W3 x, y+ t/ ]8 D
Semi-logarithmic paper, 半对数格纸
8 o! y' y$ a- @- `. Y) ~! C) c5 [Sensitivity curve, 敏感度曲线
9 l! o4 ?. a: i G% h' X5 pSequential analysis, 贯序分析
2 ` `$ ?( a' p, Q( u4 z! QSequential data set, 顺序数据集
9 ^ l# ?0 k& Y4 W$ U- mSequential design, 贯序设计/ g4 Z2 ]' q1 R% A
Sequential method, 贯序法
. B# e0 [' K# \- ]Sequential test, 贯序检验法
! p1 O9 J( m( a4 YSerial tests, 系列试验" g1 b) i& P0 R3 [2 V1 r
Short-cut method, 简捷法
" p, \; c X" t, LSigmoid curve, S形曲线8 V1 Q" V, L: z7 a8 y
Sign function, 正负号函数% E* D7 G& }$ g2 {
Sign test, 符号检验
0 I. f* |5 L- O. xSigned rank, 符号秩
$ v* G9 b p9 w* jSignificance test, 显著性检验9 Y2 E3 o/ l8 G/ }2 k6 P
Significant figure, 有效数字9 E: i' p2 \2 k9 q8 C
Simple cluster sampling, 简单整群抽样- @6 T+ Z1 g: B; @$ G4 B, Q
Simple correlation, 简单相关0 w( V( ~. Y7 ]6 A1 D
Simple random sampling, 简单随机抽样 r' t R) v7 V+ M$ G( \
Simple regression, 简单回归
, t' V' ?& B, P$ vsimple table, 简单表
5 }; x3 u9 R, q1 zSine estimator, 正弦估计量; i5 n3 W# e! Y% J- v$ R0 e2 {! X
Single-valued estimate, 单值估计( S' ?1 C$ k% y c& T/ m, U" h
Singular matrix, 奇异矩阵
& b; V( V$ Q$ k5 }( @Skewed distribution, 偏斜分布
2 @' Q& u* D/ {* ?) N; R0 NSkewness, 偏度
( g6 N0 C5 T o) \' \Slash distribution, 斜线分布
' e% K$ m' }5 ^' I# b ^# t ASlope, 斜率
4 ^5 _4 H* L" a! u/ ?8 `0 F: lSmirnov test, 斯米尔诺夫检验4 ^% A: [7 {1 g- a& n' J
Source of variation, 变异来源
) v7 @; h3 e/ E" G' c( @Spearman rank correlation, 斯皮尔曼等级相关, J$ |$ l; c6 s; Y$ a
Specific factor, 特殊因子# [/ q6 g+ a! V3 \: }
Specific factor variance, 特殊因子方差4 i8 W+ L* Q7 P8 g f5 f5 I2 i
Spectra , 频谱' ?/ e& D+ K/ A3 x. ]2 c( T' l
Spherical distribution, 球型正态分布
! C, J! ?6 }1 RSpread, 展布% k9 s) f9 J/ j( i
SPSS(Statistical package for the social science), SPSS统计软件包
$ O4 d: R( A# A7 ~, v! cSpurious correlation, 假性相关
0 [- `/ o9 Q" P$ g# z( g. m* G! \& DSquare root transformation, 平方根变换8 s) C3 H" I0 f0 s
Stabilizing variance, 稳定方差
- K. v) K" N( \ S+ MStandard deviation, 标准差
, @* t/ V7 [# d: MStandard error, 标准误
6 i. `" S/ R' |4 s* _3 X: Q- jStandard error of difference, 差别的标准误) t! ~2 ]8 d" _' M; `/ c& K
Standard error of estimate, 标准估计误差( B0 @- V4 Y' {& q; |4 m# E! M
Standard error of rate, 率的标准误
' n5 A% y& ~1 {Standard normal distribution, 标准正态分布2 M* \4 J# S! t9 b
Standardization, 标准化
5 S+ L% ~' k R) |- hStarting value, 起始值
0 h2 T' ~9 X5 j/ ^4 g2 c0 t1 RStatistic, 统计量 u) A! G' n" [5 M) m& h$ g
Statistical control, 统计控制
1 F( ~2 Q, r6 f( NStatistical graph, 统计图
7 F* t% _2 Y" T# M- I0 FStatistical inference, 统计推断
3 E2 i5 t5 V: N! _5 u5 q9 `Statistical table, 统计表& |, p5 i! }2 [8 m
Steepest descent, 最速下降法 ^1 h2 g# y% ?, Q' o: R1 y
Stem and leaf display, 茎叶图' f; s# [9 _$ _
Step factor, 步长因子# y; u. }$ m) m5 V {- i2 ^# _7 r
Stepwise regression, 逐步回归
% q6 a, a2 V. W# V- I$ ?$ `/ aStorage, 存
' t2 b" S! }% X- p* I/ aStrata, 层（复数）0 T0 \. c& ?6 o6 a0 @3 _9 Q; f
Stratified sampling, 分层抽样 ]- x9 ?; K( m9 u
Stratified sampling, 分层抽样
Q- F6 M1 h5 @% lStrength, 强度
% }5 Y; P" L9 r; d" xStringency, 严密性
+ A8 d( l) G; iStructural relationship, 结构关系4 @. o8 }+ [% v; |1 a8 B6 `
Studentized residual, 学生化残差/t化残差
& k7 Z! \* [0 JSub-class numbers, 次级组含量' G6 d. x! m) T' ^8 O
Subdividing, 分割 o! F0 `0 B l1 ~, z+ Z
Sufficient statistic, 充分统计量- F5 w3 e) Q' y" |
Sum of products, 积和
! K4 T0 S6 G& p% x2 y- Z- HSum of squares, 离差平方和
# Q' l: l9 f. F+ `+ QSum of squares about regression, 回归平方和8 ~& C6 I" Q' v) T+ u* Y( d
Sum of squares between groups, 组间平方和
' a; M- V6 i3 g# J4 rSum of squares of partial regression, 偏回归平方和' q3 W1 R7 A" o$ U
Sure event, 必然事件( C- T! \) @$ F! l: X5 n7 ^- U3 R
Survey, 调查; ~5 n1 M9 X- l* a% u( w! ^) I
Survival, 生存分析
% Y a2 I+ y K, WSurvival rate, 生存率
- m" L l. C/ F6 k4 B# m- B4 R: ]9 bSuspended root gram, 悬吊根图
& S( r3 w( V" y! \* WSymmetry, 对称3 i. j9 Q* j- R1 R- `
Systematic error, 系统误差/ K! C, q1 J6 N5 D( Y
Systematic sampling, 系统抽样1 N) s: Q1 C9 i" T% k
Tags, 标签+ D. T9 {" c ?' V5 H: E
Tail area, 尾部面积
& s9 q% R( {4 c( S# PTail length, 尾长3 m* O& g8 Z" ]: S
Tail weight, 尾重
, t$ {! x1 N$ a- l& K: ]Tangent line, 切线
1 F; p1 h5 _" W$ c: v8 jTarget distribution, 目标分布; @1 p. u+ E6 T' U! H# B. m
Taylor series, 泰勒级数% J8 o1 f3 `+ D, \
Tendency of dispersion, 离散趋势/ t' n9 a8 N! G6 u8 X2 G
Testing of hypotheses, 假设检验: r: a" R3 z! ^* [: U; ^/ S
Theoretical frequency, 理论频数
/ l3 v& X9 Q- O3 C0 [; l0 y7 l1 {$ QTime series, 时间序列 e B( Q# K9 q) i) z2 R9 a& n
Tolerance interval, 容忍区间 {& F) V6 C0 K4 G: x I
Tolerance lower limit, 容忍下限
( Y8 q4 u/ |2 Y& @! R1 PTolerance upper limit, 容忍上限
0 m. s0 w1 g9 X0 L# ~Torsion, 扰率
" G$ U( t' h. R9 J# m6 GTotal sum of square, 总平方和
8 p. v0 ]7 v* w$ I' }Total variation, 总变异: z! _$ v E3 b9 S* S B1 U
Transformation, 转换. w: f- c5 F0 O0 @
Treatment, 处理- L o. ]% s$ v8 D5 ?- N. P
Trend, 趋势
8 g3 _* p, J# c2 a, I7 z( zTrend of percentage, 百分比趋势5 C |. q# u% q
Trial, 试验
. _$ y8 ?: T7 c3 s# xTrial and error method, 试错法$ v. R- G# i. b
Tuning constant, 细调常数
1 C! x/ m' w8 t; E8 U5 w4 }9 V# V( hTwo sided test, 双向检验
) q2 a& Q4 o5 u& p& jTwo-stage least squares, 二阶最小平方5 \' v6 k0 o# T+ W
Two-stage sampling, 二阶段抽样- i- s# m4 ^% X0 L
Two-tailed test, 双侧检验
9 c' s, G9 e yTwo-way analysis of variance, 双因素方差分析) y- q; x/ h' X7 h' n
Two-way table, 双向表
: q, ]7 E( {, W5 ]" {Type I error, 一类错误/α错误
- Z- o, K) O1 w& [3 j: {Type II error, 二类错误/β错误
6 x( M4 |" v+ ]UMVU, 方差一致最小无偏估计简称8 L& E6 F, C5 }, ?5 x5 `6 Y
Unbiased estimate, 无偏估计
, D; u* ?- K. A$ y2 i: m9 GUnconstrained nonlinear regression , 无约束非线性回归
6 X# `5 M, i0 {, W" _& t' \" B# D. YUnequal subclass number, 不等次级组含量
1 H2 N! n0 F; j* |* P* MUngrouped data, 不分组资料5 W/ d3 [ j2 _
Uniform coordinate, 均匀坐标! |5 b3 c4 V) }$ k* G
Uniform distribution, 均匀分布
@( J: f9 R' ]4 yUniformly minimum variance unbiased estimate, 方差一致最小无偏估计8 A( f8 d8 D3 o6 H$ B& H* j
Unit, 单元
% V; D c: T5 tUnordered categories, 无序分类
' p9 H" L; {# h) [& j! T1 AUpper limit, 上限" D( ^ n2 e8 z* f. V$ L) g/ y
Upward rank, 升秩
1 K3 Y, h' e5 p9 f$ I5 ] ^Vague concept, 模糊概念. j" ~2 ?+ o# `4 r% ^4 f
Validity, 有效性
4 o) V7 X6 o$ N3 _6 n6 [9 HVARCOMP (Variance component estimation), 方差元素估计5 T+ Q' F, U- z' P; F! B
Variability, 变异性
2 G8 q: T, j! _Variable, 变量5 W4 x- V) J {' }
Variance, 方差
0 b& h% c$ U4 r: v4 ?7 HVariation, 变异
7 C; K# ~6 i( R. h0 y0 a3 W, FVarimax orthogonal rotation, 方差最大正交旋转0 l4 g, t$ E- \2 w- z! H7 e
Volume of distribution, 容积) F. z& A8 b$ x: n* C
W test, W检验
; o2 g7 ] C& r5 W m4 xWeibull distribution, 威布尔分布4 j7 B4 R. ]* p/ P
Weight, 权数& }- @" T/ k5 j# n, I, c7 x4 o
Weighted Chi-square test, 加权卡方检验/Cochran检验3 P: V; r+ n% ~; g" i
Weighted linear regression method, 加权直线回归
! [* d! P& i! b) nWeighted mean, 加权平均数
* J8 W( ~" Z# R9 }- ZWeighted mean square, 加权平均方差% S& S9 P0 M# E# p% V- v
Weighted sum of square, 加权平方和
5 n! n/ m3 A+ p9 \" O HWeighting coefficient, 权重系数
( R. w$ t) T# Q$ E2 C, V! ~/ aWeighting method, 加权法
) V1 n+ R7 }' J. N0 h; [4 D7 FW-estimation, W估计量
j$ d4 O+ d( ~3 MW-estimation of location, 位置W估计量/ f4 m! c) B/ b2 O
Width, 宽度
; b0 L( g: k4 e: B L0 GWilcoxon paired test, 威斯康星配对法/配对符号秩和检验
8 H7 K+ {8 i' c7 VWild point, 野点/狂点4 G& @- r4 p. }4 o
Wild value, 野值/狂值
% P9 p% ?) a6 V5 Q- bWinsorized mean, 缩尾均值
$ L; A1 v/ w$ K3 l4 wWithdraw, 失访 $ C8 e& P+ P% Y& S$ q
Youden's index, 尤登指数( {1 d8 I2 j2 f0 w/ X+ e Y
Z test, Z检验( e# U# ?8 R9 b: q9 w& S7 @% U& n
Zero correlation, 零相关
) U( t, h( [6 e, y1 ?& PZ-transformation, Z变换 |
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发表于 2009-1-6 22:05
